CyberAgent paātrina attīstību ar ChatGPT Enterprise un Codex

CyberAgent, vadošais Japānas interneta uzņēmums, strauji transformē savu darbību un uzlabo savu konkurētspēju, stratēģiski ieviešot OpenAI progresīvos AI rīkus: ChatGPT Enterprise un Codex. Visos savos daudzveidīgajos biznesos, tostarp interneta reklāmā, medijos, izklaidē un spēlēs, CyberAgent izmanto šīs platformas, lai paātrinātu darbplūsmas, paaugstinātu kvalitātes standartus un pilnveidotu lēmumu pieņemšanas procesus. Šī pamatīga apņemšanās AI ir radījusi ievērojamu 93% ikmēneša aktīvo lietojumu ChatGPT Enterprise, uzsverot kultūras maiņu uz inteliģentu, AI darbināmu produktivitāti.

Droša AI ieviešana ar ChatGPT Enterprise

Pat pirms ģeneratīvā AI uzplaukuma CyberAgent bija spēcīgs pamats AI pētniecībā un attīstībā, īpaši digitālajā mārketingā, ko iezīmēja "AI Lab" izveide 2016. gadā un "Kiwami Prediction AI" ieviešana 2020. gadā. Tomēr plašā ģeneratīvā AI parādīšanās, ko raksturoja ChatGPT izlaišana 2022. gadā, pastiprināja vajadzību pēc stingras drošības un skaidras pārvaldības saistībā ar AI rīku izmantošanu.

Galvenā problēma bija plaši izplatītā neskaidrība starp darbiniekiem par to, kādu informāciju var droši ievadīt AI rīkos, kas izraisīja vilcināšanos un nekonsekventu ieviešanu. Lai mazinātu šos riskus un veicinātu pārliecinātu AI integrāciju, CyberAgent stratēģiski ieviesa ChatGPT Enterprise. Šis uzņēmuma līmeņa risinājums piedāvā pielāgotas pārvaldības funkcijas, ļaujot uzņēmumam konfigurēt datu apstrādi atbilstoši specifiskām prasībām, ko stiprina uzņēmuma līmeņa drošība un piekļuves kontrole. CyberAgent vēl vairāk nostiprināja šo drošo vidi, izveidojot iekšējas vadlīnijas konfidenciālas informācijas apstrādei.

Kens Takao (Ken Takao), CyberAgent Korporatīvās IT veicināšanas nodaļas Datu tehnoloģiju departamenta vadītājs, izceļ ietekmi:

"Ar uzņēmuma funkcijām, piemēram, kontu pārvaldību un lietošanas pārredzamību, ChatGPT Enterprise padarīja iespējamu atbalstīt plaša informācijas klāsta biznesa izmantošanu, izņemot konfidenciālus datus. Rezultātā AI izmantošanas joma visā uzņēmumā ir paplašinājusies, un daudzi darbinieki tagad to izmanto savā ikdienas darbā."

Šī proaktīvā pieeja ir padarījusi AI lietošanu skaidrāku, radot drošu un uzticamu vidi, kurā darbinieki var droši integrēt AI savos ikdienas uzdevumos, piemēram, pētniecībā, projektu izstrādē un galveno punktu organizēšanā, vienlaikus nodrošinot, ka cilvēka uzraudzība saglabā galīgo lēmumu pieņemšanas autoritāti.

AI ieviešanas kultivēšana: aiz obligātajām prasībām

Tas, kas padara CyberAgent AI integrācijas stāstu īpaši saistošu, ir tā organiskā izaugsme. Uzņēmums neuzliek konkrētus rīkus, bet drīzāk pilnvaro komandas, nodaļas un meitasuzņēmumus novērtēt un pieņemt risinājumus, pamatojoties uz to unikālajiem mērķiem. Neskatoties uz šo neobligāto politiku, ChatGPT Enterprise ikmēneša aktīvo lietojumu skaits sasniedza 93%.

Šis iespaidīgais ieviešanas rādītājs ir apliecinājums CyberAgent apzinātajai kultūras veidošanai un spēcīgajam apmācību atbalstam no OpenAI. Uzņēmums ieviesa vairākus mehānismus, lai veicinātu proaktīvu izmantošanu:

Zināšanu apmaiņa: Radīt vidi veiksmīgu promptu un lietošanas gadījumu apmaiņai.
Iekšējie rangu saraksti: Nodrošināt darbiniekiem personalizētus AI rīku lietošanas datus (bez vērtēšanas), lai veicinātu pašapziņu un iesaisti.
Proaktīva iesaiste: Unikāla sistēma, kurā Slack boti seko līdzi darbiniekiem, kuri nav nesen izmantojuši rīku, jautājot par problēmām vai alternatīviem AI rīkiem un piedāvājot pielāgotus ieteikumus.

Apmācības un semināri, kas izstrādāti kopā ar OpenAI, spēlēja izšķirošu lomu. No "ChatGPT Enterprise 101" līdz progresīviem pielāgotu GPT semināriem un praktiskām Codex sesijām, šīs mācību iespējas tika pielāgotas dažādām lomām un pieredzes līmeņiem. Lielā dalība, bieži pārsniedzot 100 darbiniekus sesijā, liecina par patiesu vēlmi apgūt AI prasmes. Šis visaptverošais atbalsta ietvars ir ļāvis darbiniekiem gūt praktisku, veiksmīgu pieredzi ar AI, pārejot no vienkāršas saskares uz dziļu integrāciju.

Codex: Dizaina, attīstības un lēmumu uzlabošana

Codex, OpenAI progresīvais koda ģenerēšanas modelis, strauji gūst popularitāti CyberAgent, paplašinot tā lietderību tālu aiz pamata kodēšanas uzdevumiem. Komandas izmanto Codex kritiskiem darbiem attīstības sākumposmā, tostarp dizainā, saskaņošanā un novērtēšanā, kur agrīni un labāki lēmumi ievērojami samazina pārstrādi vēlāk izstrādes ciklā. Šī stratēģiskā Codex pielietošana veicina efektīvāku un augstākas kvalitātes izstrādes procesu.

Kens Takao identificē trīs galvenos Codex lietošanas gadījumus:

Dizaina novērtēšana: Dizaina priekšlikumu pārskatīšana, novērtēšana un stresa testēšana no vairākām perspektīvām.
Koda pārskatīšanas uzlabošana: Inteliģentu uzlabojumu ieteikumu ģenerēšana koda pārskatīšanas laikā un optimālu risinājumu izvēles veicināšana.
Zināšanu dokumentēšana: Spēcīgu zināšanu dokumentu, piemēram, AGENTS.md, veidošana un uzturēšana, lai nodrošinātu bagātīgāku kontekstu AI aģentiem.

Šie pielietojumi pārvēršas taustāmos ieguvumos: uzlabota dizaina kvalitāte, ātrāka saskaņošana starp ieinteresētajām pusēm pirms ieviešanas un skaidrāks pamatojums priekšlikumiem, paātrinot kopējo lēmumu pieņemšanu.

Rīks	Galvenie lietošanas gadījumi	Galvenie ieguvumi
ChatGPT Enterprise	Pētniecība, projektu izstrāde, galveno punktu organizēšana, vispārējās biznesa operācijas, iekšējās vadlīnijas, droša datu apstrāde.	Droša datu apstrāde, uzņēmuma līmeņa drošība, skaidra pārvaldība, paaugstināta darbinieku pārliecība, plaša ieviešana, racionalizēti ikdienas uzdevumi.
Codex	Dizaina pārskatīšana, koda pārskatīšanas ieteikumi, dokumentācija, specifikāciju rakstīšana, maketu izveide, iekšējā lietojuma rangu sistēma, spēļu izstrāde.	Uzlabota dizaina kvalitāte, ātrāka saskaņošana, skaidrāks pamatojums, uzlabots izstrādes ātrums, samazināta pārstrāde, paaugstināta pārliecība, plašāks pielietojums produktu izstrādē.

Codex ietekme izplatās arī ārpus tradicionālajām inženierzinātņu lomām. Neizstrādātāji sāk izmantot tā iespējas specifikāciju rakstīšanai, maketu veidošanai un darba strukturēšanai, kas saskaras ar produktu un attīstības komandām. Demonstrējot tā daudzpusību, CyberAgent pat izmantoja Codex, lai izveidotu savu iekšējo lietojuma rangu sistēmu, vēl vairāk veicinot iesaisti un AI ieviešanas redzamību. Lai iegūtu labāko praksi šādu modeļu izmantošanā, komandas bieži atsaucas uz resursiem par promptu inženieriju.

Reāla ietekme: Ātrums, kvalitāte un pārliecība

Visās CyberAgent izstrādes komandās Codex arvien vairāk tiek novērtēts ne tikai kā ātruma rīks, bet arī kā līdzeklis izcilai spriešanas spējai un rezultātu kvalitātei.

Sou Yoshihara (Sou Yoshihara), vadošais Codex lietotājs CyberAgent AI biznesa nodaļā, integrē Codex, izmantojot MCP programmā Cursor, Kiwami Prediction AI dizaina un ieviešanas plānošanai. Yoshihara atzīmē: "Salīdzinot ar citiem kodēšanas modeļiem, Codex rada iespaidu par augstākas kvalitātes priekšlikumu radīšanu," uzsverot tā lomu visa izstrādes procesa optimizēšanā.

Šis modelis atkārtojas spēļu izstrādē. Hidekazu Hora (Hidekazu Hora) no GOODROID izmantoja Codex mobilās puzles spēles WormEscape izveidē, kas aptuveni mēneša laikā sasniedza mīksto palaišanu. Hora uzsver, kā Codex racionalizēja plūsmu no dizaina līdz ieviešanai un validācijai, nodrošinot kritisku atbalstu visa procesa laikā.

"Tas jutās kā uzticams partneris, kas atbalstīja visu procesu no ieviešanas apspriešanas līdz izpildei, palīdzot palielināt izstrādes ātrumu. Ar Codex, pat jomās, kurās man nebija iepriekšējas pieredzes, es varēju ātrāk atrisināt zināšanu trūkuma radītos šķēršļus, un es jūtu, ka tas palīdz sasniegt gan kvalitāti, gan ātrumu." —Hidekazu Hora, izstrādātājs, GOODROID

Izstrādātāji visā uzņēmumā ziņo par kopīgu tēmu: Codex lietojamība un augstas kvalitātes rezultāti ir galvenie tā nepārtrauktās ieviešanas virzītāji. Tas ne tikai paātrina darbu, bet arī rada lielāku pārliecību izstrādes procesā, dodot komandām iespēju risināt jaunus izaicinājumus un nodrošināt augstākas kvalitātes risinājumus. Šādu aģentu veiktspējas pārvaldība un novērtēšana ir kritiski svarīga, kā apspriests tādās rokasgrāmatās kā AI aģentu novērtēšana ražošanai.

AI integrācijas nākotne CyberAgent

CyberAgent stingri uzskata AI par vairāk nekā īslaicīgu tendenci; tas ir fundamentāls pagrieziena punkts, kas no jauna definēs interneta nozares standartus. Ar savu "AI Lab" kā ilgtermiņa dzinēju tehniskajai attīstībai un praktiskai biznesa pielietošanai, uzņēmums ir apņēmies nepārtraukti paplašināt veidu, kā AI rada vērtību visā organizācijā.

CyberAgent pieejas unikālais aspekts slēpjas tās organiskajā, no apakšas uz augšu vērstajā ieviešanas modelī. Bez visaptverošām prasībām komandas ir pilnvarotas izvēlēties rīkus, kas vislabāk atbilst to vajadzībām, investēt mācībās, kā tos efektīvi izmantot, un veidot iekšējas sistēmas, kas vēl vairāk veicina AI ieviešanu. ChatGPT Enterprise un Codex ir attīstījušies par vairāk nekā tikai produktivitātes rīkiem; kopā tie ir būtiski CyberAgent ceļā no vienkāršas AI ieviešanas līdz dziļai integrācijai ikdienas darbā, pamatīgi pārveidojot operatīvās metodoloģijas. Šī stratēģiskā integrācija nodrošina, ka AI nav tikai tehnoloģija, bet gan galvenais inovāciju un efektivitātes virzītājs, radot precedentu uzņēmuma līmeņa AI ieviešanai. Turklāt drošības nodrošināšana šādās visuresošās aģentu vidēs ir ļoti svarīga, un ieskats no tādiem rakstiem kā aģentu projektēšana, lai tie pretotos promptu injekcijai, ir nenovērtējams.

Sākotnējais avots

https://openai.com/index/cyberagent/

Bieži uzdotie jautājumi

How has CyberAgent integrated AI into its core business strategy?

CyberAgent views AI as a foundational technology supporting both business growth and operational design, not merely a collection of advanced initiatives. This perspective has driven significant investment, including the establishment of 'AI Lab' in 2016 for broad AI research and development, particularly in digital marketing. In 2023, the 'AI Operations Office' was launched to create a structured framework for leveraging AI to transform business operations. This strategic integration is centered on the widespread adoption of ChatGPT Enterprise and Codex, enabling rapid iteration through hypothesis testing, improving quality, and boosting productivity across its diverse business segments like advertising, media, and gaming.

What challenges did CyberAgent face before adopting ChatGPT Enterprise, and how were they resolved?

Before adopting ChatGPT Enterprise, CyberAgent faced significant challenges related to security, governance, and consistent AI usage. Employees were hesitant to use AI tools due to uncertainty about handling confidential information, leading to varied adoption rates and difficulties in knowledge sharing. To address this, CyberAgent implemented ChatGPT Enterprise, which provided robust management features, enterprise-grade security, and access control. This allowed the company to manage input data according to specific requirements, establish internal guidelines for confidential information, and create an environment where employees could confidently and securely incorporate AI into their daily tasks, ultimately expanding AI use across the entire organization.

How did CyberAgent achieve a 93% monthly active usage rate for ChatGPT Enterprise without mandating its use?

CyberAgent achieved a remarkable 93% monthly active usage rate for ChatGPT Enterprise through a deliberate strategy of culture building, continuous training, and proactive engagement, rather than enforcing mandates. The company fostered an environment where teams evaluated and adopted tools based on their specific objectives. Key initiatives included sharing knowledge and successful use cases, implementing internal rankings (for individual visibility only) to encourage engagement, and using Slack bots for 'light follow-ups' to understand usage patterns and offer tailored suggestions. Additionally, a series of training sessions and workshops, ranging from beginner introductions to hands-on custom GPT and Codex sessions, co-designed with OpenAI, significantly contributed to widespread adoption by empowering employees with practical AI skills.

Beyond code generation, what specific benefits and use cases has CyberAgent found for Codex?

CyberAgent has discovered that Codex offers substantial benefits beyond traditional code generation, particularly in upstream development phases. It's used to review, evaluate, and pressure-test design proposals from multiple perspectives, leading to better design quality. Codex assists in generating improvement suggestions during code reviews and selecting optimal options, fostering faster alignment before implementation and reducing rework. Furthermore, it aids in building and maintaining critical knowledge documents like AGENTS.md, providing richer context for AI agents. Non-developer roles are also leveraging Codex for tasks like writing specifications and creating mockups, extending its impact across product and development workflows by improving decision-making quality and speed.

Can you provide examples of how Codex has improved confidence and accelerated development at CyberAgent?

Codex has significantly boosted both confidence and development speed at CyberAgent. Sou Yoshihara, a top Codex user, praises its high-quality proposals for design and implementation planning, optimizing the entire development process. In game development, Hidekazu Hora from GOODROID utilized Codex for the game WormEscape, enabling its soft launch in approximately one month. Hora emphasized that Codex acted as a 'reliable partner' throughout the entire process—from discussing implementation to execution and validation. This partnership allowed him to quickly overcome roadblocks in unfamiliar areas, ensuring both quality and speed. This pattern of enhanced judgment and accelerated progress, even in areas without prior experience, is a common theme across CyberAgent's development teams.

What is CyberAgent's long-term vision for AI integration, and what makes their approach unique?

CyberAgent views AI not as a transient trend but as a transformative turning point for the internet industry, poised to become the next standard. Their long-term vision involves continuously expanding how AI creates value across the organization, driven by the 'AI Lab' for technical advancement and practical application. What makes their approach unique is the organic, non-mandated adoption model. Instead of blanket rules, teams select tools that align with their needs, learn through comprehensive training, and build internal systems (like usage ranking systems built with Codex) that naturally propagate AI adoption. This bottom-up integration shifts AI from mere introduction to being deeply embedded in daily work, fundamentally redesigning operational processes.

Esiet informēti

Saņemiet jaunākās AI ziņas savā e-pastā.

Dalīties